# 导包
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow import keras
import numpy as np

# 导入Mnist数据集
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=datasets.mnist.load_data()



# 作业要求2:对图片进行归一化处理（像素值缩放到0-1之间）:
# 归一化处理
train_images = train_images/255.0
test_images = test_images/255.0

#作业要求1：打印出训练集和测试集的形状
# 打印训练集图片形状>>(60000, 28，28)
# print(train_images.shape)
# # 打印测试集图片的形状>>(10000, 28，28)
# print(test_images.shape)
# # 打印训练集标签数量>>60000
# print(len(train_labels))
# # 打印训练集标签的值>>[5 0 4 ... 5 6 8]
# print(train_labels)
# # 打印测试集标签数量>>10000
# print(len(test_labels))
# # 打印测试集标签的值>>[7 2 1 ... 4 5 6]
# print(test_labels)

# # 预处理数据
# # 查看训练集中第一张图像，像素值在0到255的范围内
# plt.figure(figsize=(5,5))
# plt.imshow(train_images[0])
# plt.colorbar()
# plt.grid(False)
# plt.xticks([])
# plt.yticks([])
# plt.show()

# 作业要求3.可视化训练集前16张图片，并在图像下方显示类别
# plt.figure(figsize=(3,3))
# for i in range(16):
#     plt.subplot(4,4,i+1)
#     plt.grid(False)
#     plt.xticks([])
#     plt.yticks([])
#     plt.imshow(train_images[i],cmap=plt.cm.binary)
#     plt.xlabel(train_labels[i])
# plt.show()

#作业要求4.创建一个简单的神经网络训练MNIST数据集（网络层数自己设置）
# 建立模型
# 建立神经网络需要设置的模型各层
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Flatten(input_shape=(28,28)))
model.add(keras.layers.Dense(128,activation="relu"))
model.add(keras.layers.Dense(128,activation="relu"))
model.add(keras.layers.Dense(10))

# 编译模型
model.compile(loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              optimizer="adam",
              metrics=["accuracy"]
              )

# 训练模型
model.fit(train_images,train_labels,epochs=12)

# 作业要求5.打印输出测试集的准确率，测试集准确率达到98%左右>>>Test accuracy is 0.9809
# 评估模型
# 比较模型在测试数据集上的表现
test_loss,test_accuracy = model.evaluate(test_images,test_labels,verbose=2)
print('\nTest accuracy is',test_accuracy)

# 作出预测
probability_model = tf.keras.Sequential([model, tf.keras.layers.Softmax()])
predictions = probability_model.predict(test_images)
print(predictions[0])

# 以图形方式查看完整的10个类预测

def plot_image(i, predictions_array, true_label, img):
    predictions_array, true_label, img = predictions_array, true_label[i], img[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])

    plt.imshow(img, cmap=plt.cm.binary)

    predicted_label = np.argmax(predictions_array)
    if predicted_label == true_label:
        color = 'blue'
    else:
        color = 'red'

    plt.xlabel("{} {:2.0f}% ({})".format(predicted_label,
                                100*np.max(predictions_array),
                                true_label),
                                color=color)

def plot_value_array(i, predictions_array, true_label):
    predictions_array, true_label = predictions_array, true_label[i]
    plt.grid(False)
    plt.xticks(range(10))
    plt.yticks([])
    thisplot = plt.bar(range(10), predictions_array, color="#777777")
    plt.ylim(0, 1)
    predicted_label = np.argmax(predictions_array)

    thisplot[predicted_label].set_color('red')
    thisplot[true_label].set_color('blue')

#查看第一个
i = 0
plt.figure(figsize=(6, 3))
plt.subplot(1, 2, 1)
plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
plt.subplot(1, 2, 2)
plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.show()

#  绘制第一个X测试图像、它们的预测标签和真实标签。
#  颜色正确的预测在蓝色和不正确的预测在红色。
num_rows = 5
num_cols = 3
num_images = num_rows*num_cols
plt.figure(figsize=(2*2*num_cols, 2*num_rows))
for i in range(num_images):
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+1)
  plot_image(i, predictions[i], test_labels, test_images)
  plt.subplot(num_rows, 2*num_cols, 2*i+2)
  plot_value_array(i, predictions[i], test_labels)
plt.tight_layout()
plt.show()

# 最后，使用训练的模型对单个图像进行预测。
img = test_images[5]
print(img.shape)

# 将图像添加到批处理中。keras中即使是单张图片也要添加到批处理的列表中。
img = (np.expand_dims(img,0)) #在第一个位置添加一个维度
print(img.shape)
# 图像预测正确的标签：
predictions_single = probability_model.predict(img)
print(predictions_single)
# plot_value_array(5, predictions_single[0], test_labels)
# _ = plt.xticks(range(10), test_labels, rotation=45)

# 图像的预测,模型将按预期预测标签,以及输出图像
print(np.argmax(predictions_single[0]))

plt.figure()
plt.imshow(test_images[5])
plt.colorbar()
plt.grid(False)
plt.show()